美团外卖广告智能算力的探索与实践
在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对算力进行精细化和个性化分配，实现最优化资源利用。本文主要分享美团外卖广告在智能算力探索和实践过程中积累的经验，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1. 业务背景 目前，美团外卖日订单量已突破4000万，成为美团最为重要的业务之一。外卖广告服务也从最初的支撑单一业务线发展到现在的十余条业务线，服务整体承受的流量日益增长，所消耗的机器资源也达到了一定的规模。 在外卖场景下，流量呈现明显的双峰结构，即午餐和晚餐两个时段为流量波峰，其余时段流量较小。在这种流量特点下，外卖广告服务在高峰时段面临较大的性能压力，在非高峰时段存在大量算力冗余，从全局来看，机器算力分配效率低，流量价值仍然具有较大的挖掘空间。一方面，流量消耗的算力没有根据流量价值进行动态的分配，造成系统在高价值流量上算力分配不足，价值没有得到充分的挖掘，而在低价值流量上，却存在浪费大量算力的现象；另一方面，在非高峰时段，系统流量较低，导致系统的整体资源利用率偏低，限制了系统获取更高的业务收益。 因此，算力需要进行更合理的分...
